众文网1.回归模型的优点和缺点
一、优点
1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
二、缺点
回归模型比较简单，算法相对低级。
扩展资料
应用
相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。
比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。
一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
例如，如果要研究质量和用户满意度之间的因果关系，从实践意义上讲，产品质量会影响用户的满意情况，因此设用户满意度为因变量，记为Y；质量为自变量，记为X。通常可以建立下面的线性关系： Y=A+BX+§。
式中：A和B为待定参数，A为回归直线的截距；B为回归直线的斜率，表示X变化一个单位时，Y的平均变化情况；§为依赖于用户满意度的随机误差项。
参考资料来源：搜狗百科-回归模型
2.请教Eviews软件如何对模型进行回归
1 Eviews 软件是QMS(Quantitative Micro Software)公司开发的基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。该软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测（regression and forecasting）、时间序列（Time series）以及横截面数据（cross-sectional data ）分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测。
EViews 引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：
(1)采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；
(2)输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；
(3)计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；
(4)进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；
(5)执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；
(6)对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计；
(7)对联立方程进行线性和非线性的估计；
(8)估计和分析向量自回归系统；
(9)多项式分布滞后模型的估计；
(10)回归方程的预测；
(11)模型的求解和模拟；
(12)数据库管理；
(13)与外部软件进行数据交换
3.请问t检验,卡方检验,方差分析,回归分析,因子分析哪个比较简单
其实，负责任要回答你这个问题的话，我会说：正因为你没学过统计，可以谅解和理解。
你的问题是“分析某东西的需求影响因素”，说明你要分析的对象至少有2部分，一部分是原因，一部分是结果。结果就是“某东西的需求”，原因就是“影响因素”。
那么，用回归分析是最适用的，难度也适中。
回归分析建模之前，首先要分析“影响因素”和“某东西的需求”之间的相关关系，看看是哪种相关，然后通过业务经验，再进行相应的回归模型建模。你写的时候逻辑上比较容易梳理思路，别人阅读起来也容易看懂你的思路。
而t检验，卡方检验，方差分析，也可以分析“影响因素”和“某东西的需求”之间的相关关系，但如果没有实际业务经验解释的话，是很难说明白他们之间存在因果关系，论文就不完整；并且，这些方法适用于销售试验，也就是你可以控制环境因素的场景，但是对于你无法控制的场景，例如研究某类市场的产品的自然销售，则很容易说不清楚甚至用不上。
因子分析嘛，比较少用到“因果关系”或“相关关系”的研究，一般是用在降维上。
4.在相关分析时不显著却进去了回归模型的原因
不显著说明不拒绝原假设，SPSS会继续计算，但是这些结果也就没有意义。回归模型重要的基础或者方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。
是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
扩展资料
使用回归分析的好处良多。具体如下：
1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
参考资料来源：百度百科-回归模型
5.回归模型建立的问题我论文的题目是寿命与经济增长回归模型说揭示的
Y=B*f(l,k,C)这是错误的，没有任何经济学的理论做支撑。
生产函数是表示投入产出的数理模型，寿命能作为一个生产要素单独列入生产函数中。一般来说，产出是和投入相关的，寿命只会影响L的供给，所以可以考虑建立劳动力供给和寿命的关系，然后通过Y=B*f(l,k，)来间接表达对产出Y的影响。
不过，由于退休的存在，寿命其实对一般人的工作年限影响不大，而由于高寿的人不生产但是需要社会保险，其实会影响一个社会的产出Y，因为他们消耗了上个年度的社会产出的一部分，而这一部分本来可以作为生产要素投入到下个生产环节的。所以，寿命长对Y可能会产生负的影响。
要是做回归的实证检验，直接列计量方程就可以了，Y=B*f(l,k,C)是经济模型。寿命肯定是取期望寿命，而且数据的年限最好取100年，因为期望寿命在短时间内的变化是不大的，寄希望寿命能解释经济增长的大部分是不现实的，你的方程肯定得有其他变量。
老实说，这个研究没有太大意义。经济增长是宏观经济学中的一个重要问题，寿命其实对劳动供给基本不会有太大影响，如果研究社会保险的影响，其实已经有点超出经济学范畴了。
而且这样的回归，如果步骤正确，一般是不会有显著性的相关性。
转载请注明出处众文网 » 毕业论文用回归模型太简单(回归模型的优点和缺点)